import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数都在这
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # 把一维数据变成二维
# x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2 * torch.rand(x.size())  # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)
x, y = Variable(x), Variable(y)  # 神经网络只能处理Variable数据

# plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())  # 变成numpy数据画图
# plt.show()


class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module  init 和forward是最重要的两个模块
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 继承 __init__ 功能
        # 以上为固定流程
        # 定义每层用什么样的形式  自定义部分
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层输出
        # n_feature 输入数据个数  n_hidden 隐藏层神经元个数
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 预测神经层

    def forward(self, x):   # 这同时也是 Module 中的 forward 功能  前向传递的过程
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))      # 用hidden激活x ，并用激励函数处理
        x = self.predict(x)             # 用predict输出
        return x


net =  Net(1,10,1)   # 输入1个，隐藏层10层，输出1个
# print(net)

# 优化网络
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)  # 用SGD优化器优化，lr为学习率，将net的参数传入
loss_func = torch.nn.MSELoss()      # 计算误差的手段  这里用均方差

plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(100):
    prediction = net(x)   # 通过网络计算得到的预测值

    loss = loss_func(prediction, y) #计算误差
    optimizer.zero_grad()  # 将net.parameters中梯度清零
    loss.backward()     # 反向传递  计算节点梯度
    optimizer.step()    # 优化节点
    if t % 5 == 0:  #动态显示
        # plot and show learning process
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)
plt.ioff()
plt.show()










